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Gigabyte W775-V10-L01 AIワークステーション

チップ NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
コヒーレントメモリ 748 GB 統合: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI性能 20 PetaFLOPS (FP4)
ストレージ 2× PCIe Gen6 M.2 NVMe
¥16,167,440

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合計金額 ¥16,167,440

完全仕様

計算性能とメモリ

Superchip

NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra デスクトップ Superchip

CPU

NVIDIA Grace CPU Superchip、72 Arm Neoverse V2コア

GPU

1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU

コヒーレントメモリ

748 GB 統合: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e

AI性能

20 PetaFLOPS (FP4)

ストレージと物理仕様

ストレージ (スロット)

2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe + 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe、保護用スロットカバー付き

フォームファクタ

デスクトップサイドタワー型、サーバー/ワークステーションモード切替可能

寸法

21.8 × 51.95 × 72.63 cm

ネットワークと拡張

高速ネットワーク

2× 400G QSFP112 ポート (NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC経由)

PCIe拡張

PCIe 5.0対応、追加x16/x8スロット、オプションのNVIDIA RTX PRO Blackwell GPUをサポート

電源と熱管理

電源

1600W ATX電源、チタニウム効率

冷却システム

閉ループ式水冷システム、統合漏洩検出トレイと自動シャットダウン機能付き

管理とソフトウェア

BMC

ASPEED AST2600

リモート管理

IPMI 2.0 および Redfish API、データセンタースタイルの監視・制御

動作モード

BMC管理サーバーモードとダイレクトアクセスワークステーションモードの切替可能

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ギガバイトは2026年1月12日、W775-V10-L01を発表。デスクサイドAIワークステーションとしてNVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchipエコシステムに位置付け、数兆パラメータ規模のモデルをローカルで実行可能。特に無人での連続稼働に工学的配慮を施した設計となっている。

ハードウェア仕様

W775-V10-L01は単一のNVIDIA Grace CPU Superchip(72個のArm Neoverse V2コアと496GB LPDDR5Xメモリ)を中核とし、252GB HBM3e GPUメモリを搭載したNVIDIA Blackwell Ultra GPUとペアリング。NVLink-C2Cにより748GBの統合メモリプールを構成。ストレージは4つのM.2 2280スロット(PCIe 6.0 x4が2基、PCIe 5.0 x4が2基)で処理され、各スロットには保護カバーを装備。高速ネットワーキング用デュアルポートNVIDIA ConnectX-8 400G SuperNICを搭載。

ビジネス向けローカルAIサーバー

W775-V10-L01は共有型ローカルAIリソースとして機能するよう設計。複数の従業員が業務時間中に文書処理タスク(契約書レビュー、請求書抽出、レポート作成、メールトリアージなど)を送信可能。ジョブは外部クラウドサービス経由ではなく、オンプレミスで集中処理される。

NVIDIA NemoClawにより、自律エージェントがシステム上で継続的に稼働。受信ボックス監視や定期レポート生成などの反復タスクを、人手を介さず自動処理可能。これによりW775-V10-L01は企業の継続的AIインフラとして機能し、安定した文書ワークロードをサポートする。

無人連続稼働のための設計

ギガバイトは閉ループ液冷システムに冷却液コネクタ下部の漏洩検知トレイを統合。水分を検知すると、漏洩が周辺機器に到達する前にシステムファームウェアが自動的に秩序あるシャットダウンを実行。

シャーシは2つの異なる役割で設定可能。オンボードBMC経由でIPMI 2.0およびRedfishにより管理され、集中管理型の遠隔監視サーバーとして動作。PCIeスロットにはグラフィックス集中型ワークステーション用途でNVIDIA RTX PRO Blackwell GPUを装着可能。

コスト比較:オンプレミス vs クラウドAI API

日々大量の文書を処理する中小企業にとって、オンプレミスシステムとクラウドAI課金の差は時間とともに顕著に拡大する。

クラウドAI API
約5000万円 - 約1億2000万円
3年間・持続的ワークロード
使用量ベースの課金は処理量に比例。文書/エージェントワークロードの増加に伴いコストは直線的(またはそれ以上)に上昇し、上限なし。
Gigabyte W775-V10-L01 AIワークステーション
約1,860万円
3年間・固定ハードウェア+運用費
ハードウェアは初期費用のみ。予測可能な電力費と保守費。使用頻度に関わらずコストは一定。
3年間の推定コスト内訳:W775-V10-L01 vs クラウドAI API
コスト区分クラウドAI APIW775-V10-L01(オンプレミス)
初期ハードウェア投資なし1,620万円(初回のみ)
1年目運用費約1500万円 - 約4000万円約80万円(電力&保守)
2年目運用費約1500万円 - 約4000万円約80万円(電力&保守)
3年目運用費約1500万円 - 約4000万円約80万円(電力&保守)
3年間累計コスト約5000万円 - 約1億2000万円約1,860万円

処理が完全にオンプレミスで行われるため、文書や業務データが第三者サーバーに送信されることはない。これは法律、金融、その他データ機密性の高い分野の組織にとって重要な考慮事項である。

まとめ

W775-V10-L01は、継続的AI文書処理をサポート可能な固定コストの単一システム。大規模AIモデルのローカル実行アーキテクチャと無人稼働のための工学的保護機能を統合。持続的AIワークロードを抱える中小企業向けに、繰り返し発生するクラウドAI支出に比べ低コストな代替ソリューションを提供する。

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